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实时平抑风电场功率波动的电池储能系统优化控制方法 总被引:3,自引:0,他引:3
文中提出了一种基于模型预测控制(MPC)的实时平抑风电场功率波动的电池储能系统(BESS)优化控制方法.该方法以未来一个控制时段使用的储能出力最小为目标,考虑2个时间尺度(1 min与30 min)下的功率波动约束、BESS最大功率约束和容量约束.当合成输出功率不满足功率波动约束时,采用约束软化调整技术,兼顾期望目标,以获得满意的优化结果.然后,实现了基于区间削减技术的主动式能量反馈控制,避免了BESS的过充或过放.同时,考虑减小合成输出功率的粗糙度,自适应地调整粗糙度惩罚因子,进一步平滑了输出,减小了BESS能量,从而在满足功率波动平抑指标的同时,提高系统运行经济性.算例分析表明,相对于传统基于一阶低通滤波的方法,所述方法只需配置较小的容量,且算法简单、计算量小,便于工程在线实现. 相似文献
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为平抑风电场输出功率波动,选择在风电场并网母线位置配置钒电池储能系统。采用双向AC/DC变流器作为钒电池储能系统的功率调节器并推导出其在d-q坐标系下的暂态数学模型。针对此数学模型强耦合、非线性等不利于控制器设计的特点,采用状态反馈精确线性化方法,将其转化为线性形式,再采用变结构原理中的变指数趋近律方法设计系统的闭环控制器。仿真结果表明,当风速快速变化时,钒电池储能系统能够通过快速充放电平抑风电场输出波动;而且与PI控制相比,变结构控制可使系统的动态性能更好。此外,钒电池储能系统具有有功和无功功率可以独立调节的特点,可实现风电功率的解耦控制。 相似文献
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基于钒电池储能系统的风电场并网功率控制 总被引:11,自引:2,他引:11
随着风力发电并网容量的增加,风电场功率波动对电网的影响越来越大.为提高风电场并网运行的稳定性,在其出口处增加新型环保钒氧化还原液流电池(VRB)储能系统,以有效调节并网功率.根据VRB的等效数学模型,分析了VRB荷电状态与端电压之间的变化特点,采用一级双向DC/AC变换器作为VRB储能系统的功率调节器,设计了相应的充放电控制与能量管理策略,并对具有VRB储能单元的风电场并网系统进行了建模和仿真.仿真结果表明,在风速波动的情况下,采用VRB储能系统能够快速、有效地平滑风电场输出的有功功率波动,并可为电网提供一定的无功支持,有效地改善了风电场的并网运行性能. 相似文献
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在高比例风电主导的可再生能源电力系统中,配置储能系统是缓解风电功率波动、实现削峰填谷、提高风电可调度性的有效解决方案。文中从大规模储能出力水平以及风电未来输出对当前储能运行影响的角度出发,设计了风储联合运行的多目标优化仿真模型。采用马尔可夫预测模型形成风功率未来输出评估,同时利用粒子群优化算法实时滚动优化风储并网功率,获得储能电池最优运行策略。利用某百兆瓦级风电场的典型风功率数据进行仿真,仿真结果表明所提方法平滑效果良好,避免了储能电池过度充放电,防止了储能电池进入死区的情况,提高了风储一体化系统的可靠性和经济性。 相似文献
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为了平抑风功率波动,并优化风电场出力特性,基于双电池组拓扑结构的电池储能系统(Battery Energy Storage System, BESS)提出了在短期内平抑风功率波动的新型控制策略。该策略基于即时控制策略,把未来风功率波动对当前储能电池充放电行为的影响纳入考虑范围。双BESS则根据策略需求进行充电或放电,任一电池组电量达到满充或满放,则两组电池的工作状态同时切换。在新型控制策略中通过风电预测并结合滚动优化法实现双BESS动态控制。实践表明该策略在风电出力特性上不仅取得了较好的平抑效果,而且能降低因储能容量不足引起的瞬时大功率波动。在电池特性上,由于采用双BESS,很大程度上降低了电池充放电次数,延长了电池寿命。 相似文献
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为缩小0~24h 时间尺度内的风电功率波动幅度,抑制风电输出较大峰谷差,提高风电可靠性,改善电网调峰能力,基于风电功率短期预测技术,提出了平抑风电功率波动的全钒电池储能系统(Vanadium redox flow battery energy storage system,VRB-ESS)运行控制策略,并给出控制算法流程.应用上述储能控制方法,以典型风电场为例,将风电输出功率波动限设置为10%进行风储联合仿真分析,结果证明该控制策略在风电部分削峰填谷方面有效、可行. 相似文献
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为提高储能系统平抑风功率波动的经济性,提出了一种基于改进移动回归滤波的电池集成储能双层控制策略。上层控制中,基于改进的移动回归滤波风功率平滑策略,引入权重机制来减小控制过程中的相位滞后,并推导出基于加权回归的风功率平滑模型,使并网功率与风功率相位接近,以减少储能额定功率需求和运行负担,通过移动数据窗实现实时控制;下层控制中,将电池储能系统划分为充放电特性不同的两部分独立跟踪功率,以减小频繁充放电对电池寿命的影响,并根据荷电状态(state of charge,SOC)反馈信号判断其是否达到充/放电限值,而后切换2组储能充放电模式转换,并构建基于雨流计数法的寿命评估模型评估电池储能实际运行寿命。通过实际风电池数据对所提策略的进行验证,结果表明:所提方法可有效减少并网功率相位滞后,降低电池储能系统额定功率需求和运行负担,相较单电池储能控制,电池寿命提升了数倍。 相似文献
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针对利用储能提高风电对其并网系统的友好性,给出了一种基于储能平抑风电出力波动的策略。对大规模风电并网的某区域电网负荷与风电出力的数据进行了统计分析,得到负荷和风电出力的时域分布规律,提出了利用储能系统协调风电场有功出力与其并网系统负荷功率波动的策略,并建立了相应的数学模型。基于电力系统分析软件DIgSILENT-POWER FACTORY13.1进行了仿真验证,结果表明利用储能改善后的风电有功出力,能够追踪负荷曲线的变化规律,并网风储合成出力对电力系统可以起到"削峰填谷"作用,储能以较低的成本提高了风电对其并网系统的友好性。 相似文献
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由锂电池和超级电容组成的混合储能系统(HESS)被广泛用于平抑电力系统中的功率波动,将低频功率分量分配给锂电池发挥其能量优势,将高频功率分量分配给超级电容发挥其功率优势.小波变换具有多尺度分解能力,能够根据储能介质特性更加合理地分配波动功率.基于储能介质的等效时间,提出了量化储能介质频率特性的方法.小波基的选取和分解层... 相似文献
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储能技术是解决风电并网“瓶颈”问题,提高电网对风电接纳能力的有效途径之一。首先扼要地分析了目前风电并网存在的主要问题和成因,并对各种储能技术及其在风电并网中的应用情况进行简要总结;然后着重阐述了储能技术在解决风电的低电压穿越(LVRT)、功率波动、调频控制、稳定性和经济运行等问题的最新研究进展,并对其研究思路和重点问题进行了归纳和分析;在此基础上,提出了将储能系统的数学建模、控制策略、位置及容量优化、运行经济性等问题作为下一步研究工作关注的重点。将为更好地研究和利用储能技术改善风电并网运行特性提供一定的借鉴。 相似文献
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随着风电规模的快速增长,其消纳问题日益突出,直流电网结合储能技术能为风电大规模消纳提供一定技术支撑。以典型日下储能日化投资、火电机组运行成本与弃风惩罚成本之和最小为目标,提出了一种直流电网储能容量规划模型。模型综合考虑了火电机组、电池储能、抽蓄机组的协调运行,为非凸非线性模型,无法通过求解器直接求解。采用分段线性化、大M法及锥松弛等手段将模型转化为等效的二阶锥规划模型,可调用CPLEX求解器获得模型的全局最优解。最后,以风电汇集的多端直流系统为例进行仿真验证,结果表明配置的储能可提高系统风电消纳能力,降低系统运行成本,验证了所提模型的有效性。 相似文献
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对于含有大规模新能源接入的联网型高耗能工业电网,新能源功率波动势必产生联络线功率波动以及额外备用容量费用,不利于工业电网经济运行。通过对工业电网内部火电机组与电解铝负荷联合控制进行建模,提出源荷协调平抑风电功率控制策略。基于模型预测控制方法,将电解铝负荷和火电机组调节范围以及响应速率作为约束条件,以平抑风电功率波动为控制目标,优化电解铝负荷和火电机组的有功功率调节量,减少由风电功率波动引起的联络线备用容量。以云南文山地区某个工业电网为例进行仿真,结果表明所提的源荷协调控制策略可以有效实现对工业电网内部风电功率波动的平抑,限制与大电网联络线上的有功功率交换。 相似文献
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为实现风电能源接近"常规电源调控"特性的目标,文中探索一种新的风电电源控制方法。基于风电电源现有的控制技术,加入储能新理念,针对风电集群协调控制在有功功率控制、无功电压控制、电网安全稳定控制所应具备的基本功能,提出了大规模并网风电场集群在多时间尺度、空间尺度、功能解耦等方面分层分区的集群协调控制策略;以新疆某地区风电场为例验证了此风电场集群协调控制策略的效果,结果表明风电场集群协调控制效果明显优于以风电场独立控制的传统控制策略效果,为实现风电电源"似常规电源控制",实现智能电网的愿景提供参考。 相似文献
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由于风电具有间歇性、波动性等特性,同时风电装机比重显著增长,电网接纳风电的能力受到各种因素制约.为了提高风能利用水平,从风电场群角度出发提出一种储能系统的充放电策略以消纳风电.首先,基于风速实时数据和4h风速预测曲线以及负荷预测曲线,采用超前控制确定储能系统在一天内各时刻的充放电状态;然后,考虑储能系统的实时荷电状态和风电上网分时电价,以储能系统效益最大为目标,基于模糊控制确定储能系统的充放电功率,避免储能系统过充过放;最后,综合考虑储能系统消纳风电产生的电量效益、环境效益、调峰效益以及储能系统自身的设备投资成本和维护成本,以储能系统年净收益率和弃风消纳率为指标对所提策略进行评估.以东北某省的风电场群实际数据为例进行仿真分析,验证了所提策略的有效性. 相似文献
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为了有效平滑风电出力,提出一种针对混合储能系统的双层模糊优化控制策略。利用小波包分解方法将风电场输出功率进行分解,根据混合储能系统特性进行功率分配;采用模糊控制对储能系统的充放电功率和荷电状态进行协调控制,在此基础上以混合储能系统的平均荷电状态及其参考值为输入,采用第二次模糊控制优先对混合储能系统中的超级电容器进行再次充放电功率优化控制,同时实现风电场有功功率的平滑输出;以实际风电场数据为基础,在Matlab/Simulink中搭建数学模型,经过仿真分析证明该控制策略的有效性。 相似文献
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为了改善风机出力特性,提出了一种基于超短期风电功率预测的混合储能控制策略。首先,利用解析模态分解方法从风电信号中提取低频信号,采用了一种改进布谷鸟方法优化支持向量机的惩罚因子参数和核函数参数进行超短期功率预测;然后,对低频预测信号建立1 min时间尺度和30 min时间尺度的功率波动并网指标,判断是否触发蓄电池动作,若动作,采用AMD分解自适应调整低频预测信号的截止频率,直到满足并网要求,确定蓄电池补偿功率指令。最后根据蓄电池荷电状态和补偿功率指令自适应调节原始风电信号截止频率,高频信号通过模糊控制由超级电容器补偿。仿真算例表明,该方法可以有效平滑功率波动,减少蓄电池的循环次数,同时保证了蓄电池储能的平滑能力,避免过充过放,延长蓄电池的寿命。 相似文献